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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于Transformer-Encoder的业务数据要素编码生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116844173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310854828.2，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于Transformer-Encoder的业务数据要素编码生成方法是由何强;蒋润泽;颜鑫;易秀双;丁际文;王兴伟;马连博设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer-Encoder的业务数据要素编码生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Transformer‑Encoder的业务数据要素编码生成方法，涉及编码设计技术领域，本发明搭建了基于Transformer‑Encoder的业务数据要素编码生成方法模型，包括一个整体特征提取器和局部特征提取器。其中整体特征提取器根据输入向量提取标签树整体的特征。而局部特征提取器则以整体特征提取器特征提取过程中产生的层级特征为输入，为标签树的各层生成特征向量表示。该模型不仅考虑了标签树的整体特征，而且还充分提取了标签树的层级特征，有效的提高了业务数据要素编码的准确度。此外，为了能够处理序列数据并捕捉单词之间的位置信息，该模型引入了位置变量，从而更好地进行业务数据要素编码。

本发明授权基于Transformer-Encoder的业务数据要素编码生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer-Encoder的业务数据要素编码生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对基层社会网格治理的场景进行符号化定义，具体包括定义数据表示、标签表示、层次表示； 步骤2：对数据文本进行预处理：包括标签层次化、数据集划分； 步骤2.1：在基层社会网格治理的场景下，根据标签之间的联系，为标签分配不同的层次，生成标签树； 步骤2.2：将数据集D按照6:2:2的比例划分为训练集、验证集、测试集； 步骤3：利用基于Transformer-Encoder的业务数据要素编码生成方法模型，对字符的向量表示进行字嵌入、位置编码，生成输入向量并输入到业务数据要素编码生成方法模型； 所述业务数据要素编码生成方法模型利用Transformer-Encoder和注意力机制提取标签树的局部特征和整体特征，是一种混合特征提取器； 步骤4：对步骤3中生成的输入向量进行自注意力操作，捕捉序列中每个位置之间的关联； 步骤5：对自注意力结果执行残差连接和数据标准化操作； 步骤6：业务数据要素编码生成方法模型通过应用非线性变换来进一步处理数据； 步骤7：将步骤4-步骤6封装为一个Transformer-Encoder的内部结构，为标签树的每一层串联一个Transformer-Encoder，获得整体特征提取器，以获得标签树的整体特征； 步骤8：步骤7中获得的标签树的每一层特征，分别将其视为输入向量，输入到Transformer-Encoder中，获得每一层标签树的局部特征； 步骤9：加权计算标签树的整体特征和局部特征，得到最终的业务数据要素编码的结果。

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